Template Apache Kafka ke Kafka

Template Apache Kafka ke Apache Kafka membuat pipeline streaming yang menyerap data sebagai byte dari sumber Apache Kafka, lalu menulis byte ke sink Apache Kafka.

Persyaratan pipeline

  • Topik sumber Apache Kafka harus ada.
  • Server broker sumber dan sink Apache Kafka harus berjalan dan dapat dijangkau dari mesin pekerja Dataflow.
  • Jika Anda menggunakan Google Cloud Managed Service for Apache Kafka sebagai sumber atau tujuan, topik harus ada sebelum meluncurkan template.

Format pesan Kafka

Pesan sumber Apache Kafka dibaca sebagai byte, dan byte ditulis ke sink Apache Kafka.

Autentikasi

Template Apache Kafka ke Apache Kafka mendukung autentikasi SASL/PLAIN dan TLS ke broker Kafka.

Parameter template

Parameter yang diperlukan

  • readBootstrapServerAndTopic: Server Bootstrap dan topik Kafka untuk membaca input. Contoh, localhost:9092;topic1,topic2.
  • kafkaReadAuthenticationMode: Mode autentikasi yang akan digunakan dengan cluster Kafka. Gunakan KafkaAuthenticationMethod.NONE untuk tanpa autentikasi, KafkaAuthenticationMethod.SASL_PLAIN untuk nama pengguna dan sandi SASL/PLAIN, KafkaAuthenticationMethod.SASL_SCRAM_512 untuk autentikasi SASL_SCRAM_512, dan KafkaAuthenticationMethod.TLS untuk autentikasi berbasis sertifikat. KafkaAuthenticationMethod.APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS hanya boleh digunakan untuk cluster Google Cloud Apache Kafka untuk BigQuery, yang memungkinkan autentikasi menggunakan kredensial default aplikasi.
  • writeBootstrapServerAndTopic: Topik Kafka untuk menulis output.
  • kafkaWriteAuthenticationMethod: Mode autentikasi yang akan digunakan dengan cluster Kafka. Gunakan NONE untuk tanpa autentikasi, SASL_PLAIN untuk nama pengguna dan sandi SASL/PLAIN, SASL_SCRAM_512 untuk autentikasi berbasis SASL_SCRAM_512, dan TLS untuk autentikasi berbasis sertifikat. Default: APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS.

Parameter opsional

  • enableCommitOffsets: Mengirimkan offset pesan yang diproses ke Kafka. Jika diaktifkan, hal ini akan meminimalkan kesenjangan atau pemrosesan pesan duplikat saat memulai ulang pipeline. Memerlukan penentuan ID Grup Konsumen. Nilai defaultnya adalah: false.
  • consumerGroupId: ID unik untuk grup konsumen tempat pipeline ini berada. Wajib jika Commit Offsets to Kafka diaktifkan. Nilai defaultnya adalah kosong.
  • kafkaReadOffset: Titik awal untuk membaca pesan saat tidak ada offset yang di-commit. Yang paling awal dimulai dari awal, yang terbaru dimulai dari pesan terbaru. Nilai defaultnya adalah: latest.
  • kafkaReadUsernameSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi nama pengguna Kafka untuk digunakan dengan autentikasi SASL_PLAIN. Misalnya, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>. Nilai defaultnya adalah kosong.
  • kafkaReadPasswordSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi sandi Kafka untuk digunakan dengan autentikasi SASL_PLAIN. Misalnya, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>. Nilai defaultnya adalah kosong.
  • kafkaReadKeystoreLocation: Jalur Google Cloud Storage ke file Java KeyStore (JKS) yang berisi sertifikat TLS dan kunci pribadi yang akan digunakan saat mengautentikasi dengan cluster Kafka. Contoh, gs://your-bucket/keystore.jks.
  • kafkaReadTruststoreLocation: Jalur Google Cloud Storage ke file Java TrustStore (JKS) yang berisi sertifikat tepercaya untuk digunakan dalam memverifikasi identitas broker Kafka.
  • kafkaReadTruststorePasswordSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi sandi yang akan digunakan untuk mengakses file Java TrustStore (JKS) untuk autentikasi TLS Kafka. Misalnya, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>.
  • kafkaReadKeystorePasswordSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi sandi yang akan digunakan untuk mengakses file Java KeyStore (JKS) untuk autentikasi TLS Kafka. Contoh, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>.
  • kafkaReadKeyPasswordSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi sandi yang akan digunakan untuk mengakses kunci pribadi dalam file Java KeyStore (JKS) untuk autentikasi TLS Kafka. Contoh, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>.
  • kafkaReadSaslScramUsernameSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi nama pengguna Kafka untuk digunakan dengan autentikasi SASL_SCRAM. Misalnya, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>.
  • kafkaReadSaslScramPasswordSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi sandi Kafka untuk digunakan dengan autentikasi SASL_SCRAM. Misalnya, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>.
  • kafkaReadSaslScramTruststoreLocation: Jalur Google Cloud Storage ke file Java TrustStore (JKS) yang berisi sertifikat tepercaya yang akan digunakan untuk memverifikasi identitas broker Kafka.
  • kafkaReadSaslScramTruststorePasswordSecretId: ID rahasia Google Cloud Secret Manager yang berisi sandi yang akan digunakan untuk mengakses file Java TrustStore (JKS) untuk autentikasi SASL_SCRAM Kafka. Misalnya, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>.
  • kafkaWriteUsernameSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi nama pengguna Kafka untuk autentikasi SASL_PLAIN dengan cluster Kafka tujuan. Contoh, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>. Nilai defaultnya adalah kosong.
  • kafkaWritePasswordSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi sandi Kafka yang akan digunakan untuk autentikasi SASL_PLAIN dengan cluster Kafka tujuan. Contoh, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>. Nilai defaultnya adalah kosong.
  • kafkaWriteKeystoreLocation: Jalur Google Cloud Storage ke file Java KeyStore (JKS) yang berisi sertifikat TLS dan kunci pribadi untuk mengautentikasi dengan cluster Kafka tujuan. Contoh, gs://<BUCKET>/<KEYSTORE>.jks.
  • kafkaWriteTruststoreLocation: Jalur Google Cloud Storage ke file Java TrustStore (JKS) yang berisi sertifikat tepercaya untuk digunakan dalam memverifikasi identitas broker Kafka tujuan.
  • kafkaWriteTruststorePasswordSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi sandi untuk digunakan guna mengakses file Java TrustStore (JKS) untuk autentikasi TLS dengan cluster Kafka tujuan. Contoh, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>.
  • kafkaWriteKeystorePasswordSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi sandi untuk mengakses file Java KeyStore (JKS) yang akan digunakan untuk autentikasi TLS dengan cluster Kafka tujuan. Contoh, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>.
  • kafkaWriteKeyPasswordSecretId: ID secret Google Cloud Secret Manager yang berisi sandi yang akan digunakan untuk mengakses kunci pribadi dalam file Java KeyStore (JKS) untuk autentikasi TLS dengan cluster Kafka tujuan. Contoh, projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>.

Menjalankan template

Konsol

  1. Buka halaman Dataflow Create job from template.
  2. Buka Membuat tugas dari template
  3. Di kolom Nama tugas, masukkan nama tugas yang unik.
  4. Opsional: Untuk Endpoint regional, pilih nilai dari menu drop-down. Region default-nya adalah us-central1.

    Untuk mengetahui daftar region tempat Anda dapat menjalankan tugas Dataflow, lihat Lokasi Dataflow.

  5. Dari menu drop-down Template Dataflow, pilih the Kafka to Cloud Storage template.
  6. Di kolom parameter yang disediakan, masukkan nilai parameter Anda.
  7. Opsional: Untuk beralih dari pemrosesan tepat satu kali ke mode streaming minimal satu kali, pilih Minimal Satu Kali.
  8. Klik Run job.

gcloud

Di shell atau terminal Anda, jalankan template:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Kafka_to_Kafka \
    --parameters \
readBootstrapServerAndTopic=READ_BOOTSTRAP_SERVER_AND_TOPIC,\
kafkaReadAuthenticationMode=APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS,\
writeBootstrapServerAndTopic=WRITE_BOOTSTRAP_SERVER_AND_TOPIC,\
kafkaWriteAuthenticationMethod=APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS
  

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: ID Google Cloud project tempat Anda ingin menjalankan tugas Dataflow
  • JOB_NAME: nama tugas unik pilihan Anda
  • REGION_NAME: region tempat Anda ingin men-deploy tugas Dataflow—misalnya, us-central1
  • VERSION: versi template yang ingin Anda gunakan

    Anda dapat menggunakan nilai berikut:

  • READ_BOOTSTRAP_SERVER_AND_TOPIC: alamat server bootstrap Apache Kafka dan topik yang akan dibaca
  • WRITE_BOOTSTRAP_SERVER_AND_TOPIC: alamat server bootstrap Apache Kafka dan topik yang akan ditulis

    Format alamat dan topik server bootstrap bergantung pada jenis cluster:

    • Cluster Managed Service for Apache Kafka: projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME/clusters/CLUSTER_NAME/topics/TOPIC_NAME
    • Cluster Kafka eksternal: BOOTSTRAP_SERVER_ADDRESS;TOPIC_NAME

API

Untuk menjalankan template menggunakan REST API, kirim permintaan HTTP POST. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang API dan cakupan otorisasinya, lihat projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "readBootstrapServerAndTopic": "READ_BOOTSTRAP_SERVER_AND_TOPIC",
          "kafkaReadAuthenticationMode": "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS",
          "writeBootstrapServerAndTopic": "WRITE_BOOTSTRAP_SERVER_AND_TOPIC",
          "kafkaWriteAuthenticationMethod": "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Kafka_to_Kafka",
   }
}
  

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: ID Google Cloud project tempat Anda ingin menjalankan tugas Dataflow
  • JOB_NAME: nama tugas unik pilihan Anda
  • LOCATION: region tempat Anda ingin men-deploy tugas Dataflow—misalnya, us-central1
  • VERSION: versi template yang ingin Anda gunakan

    Anda dapat menggunakan nilai berikut:

  • READ_BOOTSTRAP_SERVER_AND_TOPIC: alamat server bootstrap Apache Kafka dan topik yang akan dibaca
  • WRITE_BOOTSTRAP_SERVER_AND_TOPIC: alamat server bootstrap Apache Kafka dan topik yang akan ditulis

    Format alamat dan topik server bootstrap bergantung pada jenis cluster:

    • Cluster Managed Service for Apache Kafka: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/clusters/CLUSTER_NAME/topics/TOPIC_NAME
    • Cluster Kafka eksternal: BOOTSTRAP_SERVER_ADDRESS;TOPIC_NAME

Langkah berikutnya